De snelle opmars van kunstยญmaยญtige intelยญliยญgentie (AI) heeft een ingrijยญpende transยญforยญmatie teweegยญgeยญbracht in de werking van datacenยญters. Deze technoยญlogie, inmidยญdels een essenยญtieel onderยญdeel van zowel de publieke als private sector, stelt datacenยญters voor unieke uitdaยญgingen op het gebied van energieยญverยญbruik, koeling, connecยญtiยญviยญteit en fysieke infraยญstrucยญtuur. In een techniยญsche analyse belicht Panduit hoe AI de datacenยญterยญinยญfraยญstrucยญtuur beรฏnvloedt en wat dit betekent voor de toekomst.
Energieverbruik en AI-workloads
AI-toepasยญsingen zoals machine learning en deep learning vereisen een ongekende hoeveelยญheid rekenยญkracht, wat leidt tot een forse toename in energieยญverยญbruik. Waar tradiยญtiยญoยญnele datacenยญterยญworยญkloads voornaยญmeยญlijk afhanยญkeยญlijk zijn van centrale verwerยญkingsยญeenยญheden (CPUโs), maken AI-processen gebruik van grafiยญsche verwerยญkingsยญeenยญheden (GPUโs) en tensor procesยญsing units (TPUโs). Deze gespeยญciยญaยญliยญseerde hardware verbruikt aanzienยญlijk meer energie. Zo kan het verbruik van high-end GPUโs zoals de NVIDIA A100 en H100 variรซren van 400 tot 800 watt, terwijl een gemidยญdelde CPU slechts rond de 100 watt zit.
De combiยญnatie van duizenden GPUโs in hypersยญcale datacenยญters resulยญteert in energieยญverยญbruiken die kunnen oplopen tot tientallen megawatt per jaar, aldus Panduit.
Koelingsuitdagingen en innovatieve oplossingen
Door de toename in energieยญverยญbruik stijgt ook de warmteยญproยญductie, wat tradiยญtiยญoยญnele luchtยญkoeยญlingsยญsysยญtemen onder druk zet. Deze technoยญloยญgieรซn bereiken hun limieten bij rack-dichtยญheden boven de 20 kilowatt, terwijl AI-racks gemakยญkeยญlijk 30 tot 50 kilowatt of meer kunnen verbruiken.
Om deze koelingsยญuitยญdaยญgingen aan te pakken, invesยญteren datacenยญters steeds vaker in vloeiยญstofยญkoeยญling en zelfs geavanยญceerde oplosยญsingen zoals immersion cooling. Bij deze technoยญlogie worden servers volledig onderยญgeยญdomยญpeld in een thermisch geleiยญdende vloeiยญstof, wat de warmteยญoverยญdracht tot vijf keer efficiยญรซnter maakt dan bij luchtยญkoeยญling. Daarnaast worden energie-efficiยญรซnte klimaatยญbeยญheerยญsingsยญsysยญtemen geรฏmpleยญmenยญteerd, zoals warmteยญteยญrugยญwinยญning, waarbij gegeneยญreerde warmte wordt hergeยญbruikt voor bijvoorยญbeeld stadsverwarming.
Verhoogde netwerkeisen
Naast rekenยญkracht vraagt AI ook om razendยญsnelle gegevensยญoverยญdracht. Dit heeft geleid tot een versnelde adoptie van geavanยญceerde netwerkยญtechยญnoยญloยญgieรซn. AI-geoptiยญmaยญliยญseerde datacenยญters stappen steeds vaker over van Ethernet naar InfiniยญBand-netwerken. Deze bieden hogere bandbreedtes tot 800 Gbps en lagere latency, essenยญtieel voor real-time AI-processen.
Glasveยญzelยญbeยญkaยญbeยญling wordt steeds vaker toegeยญpast om te voldoen aan de hoge datasnelยญheden en lage latentie-eisen. Panduit benadrukt dat zorgvuldig kabelยญbeยญheer onmisยญbaar is om signaalยญverยญlies en interยญfeยญrentie te minimaliseren.
Ruimtebeheer en fysieke infrastructuur
AI beรฏnvloedt ook de fysieke inrichยญting van datacenยญters. De verhoogde rack-dichtยญheden en zwaarยญdere hardware vereisen versterkte racks en vloeren. In sommige gevallen wordt apparaยญtuur verspreid over meerdere verdieยญpingen om de belasยญting beter te verdelen.
Modulaire datacenยญterยญontยญwerpen winnen aan populaยญriยญteit omdat ze flexiยญbiยญliยญteit bieden in een snel veranยญdeยญrende IT-omgeving. Deze modulaire units kunnen eenvoudig worden aangeยญpast of uitgeยญbreid om te voldoen aan de groeiยญende eisen van AI-workloads.
Automatisering en beheer
Geavanยญceerde beheer- en automaยญtiยญseยญringsยญsysยญtemen spelen een cruciale rol in AI-datacenยญters. AI zelf wordt ingezet om datacenยญters efficiยญรซnter te beheren. Door middel van machine learning kunnen patronen in energieยญverยญbruik, koelefยญfiยญciยญรซntie en netwerkยญpresยญtaยญties worden herkend. Dit stelt operaยญtors in staat om proacยญtief problemen te identiยญfiยญceren en op te lossen, wat bijdraagt aan een maximale uptime.
Dankzij sensoren en voorspelยญlende analyses kunnen onderยญhoudsยญbeยญhoeften nauwkeuยญriger worden gepland, wat onverยญwachte storingen minimaliseert.
Toekomstige trends
De ontwikยญkeยญlingen in AI en datacenยญters staan niet stil. Panduit wijst op enkele belangยญrijke trends voor de toekomst:
โข Edge compuยญting: Verwerยญking van data dichter bij de bron om latency te verminderen.
โข Duurzaamยญheid: Integratie van hernieuwยญbare energieยญbronnen en streven naar koolstofneutraliteit.
โข Kwantumยญcomยญpuยญting: Hoewel nog in een pril stadium, belooft deze technoยญlogie een revolutie in datacenยญterยญontยญwerpen te ontketenen.
Conclusie
AI heeft de dynamiek van datacenยญters drastisch veranยญderd. De groeiยญende technoยญloยญgiยญsche vereisten op het gebied van energie, koeling, connecยญtiยญviยญteit en ruimteยญbeยญheer dwingen operaยญtors om voortยญduยญrend te innoveren. Volgens Panduit zullen datacenยญters die deze ontwikยญkeยญlingen omarmen niet alleen de uitdaยญgingen van vandaag kunnen overwinnen, maar ook een belangยญrijke rol spelen in de verdere evolutie van AI-technologie.
0 reacties